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SkyView 2电池储能项目（“ ...
会议程序：欢迎与会者参加会议，而支持者的环境与社区咨询主管莎拉·帕尔默（Sarah Palmer）则概述了Zoom的虚拟会议功能（例如，提高手动/取消/取消静音，摄像机，开/关，以及通过会议聊天向支持者提交问题的机会）。项目经理威尔·帕特森（Will Patterson）提供了会议格式的概述：支持者的简介和介绍，然后是问答（Q＆A）期间。将建议在整个演示文稿中关闭与会者的麦克风，并在问答环节中一次打开一个，因为与会者指出，通过使用升高手功能，他们有一个问题。将对项目进行正式演讲，然后进行小组问答环节。演示文稿提供了该项目的概述，包括为什么独立的电力系统运营商（IESO）正在采购储能项目，以及支持者为什么在此处提出项目，用于该项目的消防安全标准以及对11月7日Innress Open House的支持者所听到的共同关注的响应。问答环节使社区成员有机会以所有其他公众参加会议的方式向支持者提出问题。讨论了会议聊天功能中收到的所有问题，并由支持者提供了每个问题。
1 计算机集成制造系统
计算机集成制造 (CIM) 涵盖了产品开发和制造活动的方方面面，所有功能均借助专用软件包执行。各种功能所需的数据以无缝方式从一个应用软件传输到另一个应用软件。例如，产品数据是在设计过程中创建的。这些数据必须从建模软件传输到制造软件，且不得有任何数据丢失。CIM 尽可能使用通用数据库和通信技术来集成设计、制造和相关业务功能，从而将工厂或制造设施的自动化环节整合在一起。CIM 减少了制造过程中的人为因素，从而摆脱了缓慢、昂贵且易出错的环节。CIM 代表着一种对制造企业活动进行全面而系统化的方法，旨在大幅提升其绩效。
供应链分析和 AI 在推动相关性、弹性和责任方面的作用
一家全球消费品制造商正在看到统一需求可以带来的好处，通过改变其以前手动、缓慢且不灵活的需求计划流程。埃森哲与该公司合作，首先评估了公司的供应链，使用基于 ML 的加速器来识别需求的各种独特组成部分，并隔离每个独特供应链环节背后的关键驱动因素——埃森哲和该公司随后利用这些见解为每个环节制定量身定制的供应链战略。与此同时，埃森哲与该公司合作创造了新的需求计划能力和新的运营模式，使用先进的算法和丰富的内部和外部数据，以及从根本上重新设计的需求计划流程，提供实时可见性、统一的需求视图和近乎实时的场景分析。
Microsoft Word - 2361482021150869基于EEG的CNN驾驶员注意力分类.docx
摘要 — 准确检测驾驶员的注意力状态有助于开发辅助技术，实时应对意外危险，从而提高道路安全。本研究比较了几种根据参与者大脑活动训练的注意力分类器的性能。参与者在沉浸式模拟器中执行驾驶任务，其中汽车随机偏离巡航车道。他们必须纠正偏差，他们的反应时间被视为注意力水平的指标。参与者在两个环节中重复该任务；在一个环节中他们收到动觉反馈，在另一个环节中没有反馈。利用他们的脑电图信号，我们训练了三个注意力分类器；一个使用脑电图谱带功率的支持向量机（SVM），以及一个使用光谱特征或原始脑电图数据的卷积神经网络（CNN）。我们的结果表明，在动觉反馈下获得的原始脑电图数据上训练的 CNN 模型实现了最高的准确率（89%）。虽然使用参与者自己的大脑活动来训练模型可以获得最佳性能，但跨主体迁移学习仍然表现良好（75%），这为无校准脑机接口 (BCI) 系统带来了希望。我们的研究结果表明，CNN 和原始 EEG 信号可用于有效训练被动 BCI，以实现实时注意力分类。
储能行业学习论坛研讨会 1
– 如果您想在问答环节提问，请在手机拨号盘上按 *9，主持人将看到您已举手。主持人将取消麦克风静音，您也需要按 *6 取消麦克风静音，然后才能提问。您的号码将显示在屏幕上。
2024 年 8 月 8 日活动.pdf
• DIY 科学实验 (2024 年 8 月 17 日) 在 DIY 科学实验环节，参与者参与了旨在培养好奇心和实践学习的动手科学活动。该环节强调通过简单的实验应用科学原理，鼓励创造力和解决问题的能力，同时加深参与者对科学的兴趣。此外，还将于 2024 年 8 月 31 日举行另一场会议。 Har Ghar Tiranga 活动作为第 78 届独立日庆祝活动的一部分 该中心于 2024 年 8 月 9 日至 2024 年 8 月 15 日举办了一系列有趣的活动和比赛，以纪念印度第 77 届独立日，体现爱国主义和知识的精神。这一举措旨在让参与者参与一场反映自由和创造力价值观的庆祝活动。活动如下：
校园空间优化计划 | 2023
面对面的互动是雅典校园的一大特色。在较新或最近翻新的学术设施中，如 Heritage 和 Ellis Halls，学习和协作空间与教学空间交错，创造出以学生为中心的沉浸式学习环境。但许多其他设施，如 Bentley、Morton 或 Gordy Halls，都是以教师为中心的教学为常态的时代的遗留，走廊只是将学生从一个教学环节运送到另一个教学环节。随着新教学法和传授方法的出现，这种学习空间正在被一种更积极的学习方式所取代——人们可以自由地从一种体验流动到另一种体验，彼此相遇以快速交流想法，或者有意在校内或校外的预定活动之间寻找学习或协作的空间。
cm4013-obtl.pdf - 新加坡
口头报告 口头报告以 2-4 名学生为小组进行，小组成员将讨论并选择一个项目，如何利用纳米科学和纳米技术解决与新加坡政府未来研究和创新路线图有关的问题。 报告以问答环节结束，我邀请了一个由 5 名成员组成的小组来评估他们的表现并提出相关问题以探究学生对他们主题的理解。 问答环节也向所有参与者开放，所有学生都有机会相互交流。 口头报告的学习成果是多方面的。首先，学生必须学会在小组中工作，模仿他们未来的工作场所和场景。 学生需要讨论并达成一致讨论的主题。 此外，口头报告是传达信息的方式之一。 这对于学生作为未来工作者展示、告知或说服新想法/产品非常重要。
偏差反馈影响运动想象 BCI 的学习
简介：提出了各种用户训练来帮助用户完成运动想象（MI）BCI 任务，例如，使用正（有偏见）反馈（它是对一个人标记的大脑活动的乐观表示）已被证明可以提高表现[1]或学习[2]。相反，在[3]中，正反馈减少，而负反馈增加用户在一次会话中的学习。为了更好地理解有偏见的反馈对BCI训练期间的表现和学习的好处，我们考虑了用户状态，例如工作量和心流状态，一种最佳认知控制、沉浸和愉悦的状态，这些状态已被证明与表现相关[4]。材料、方法和结果：30名参与者（12名女性，平均年龄：28.56岁，SD：6.96）分为3组：1.无偏见，2.正偏见和3.负偏见，其中SVM分类器输出使用累积beta分布函数实时偏置。参与者参加了 2 个环节，每个环节包括校准（2 次运行）和测试（6 次运行）。一次运行包含每个类 20 次试验，持续约 5 分钟。用户使用左右手 MI 玩 Tux Racer 游戏。每次运行后，分别使用 NASA-TLX [5] 和 EduFlow [6] 问卷评估工作量和流动状态。在线表现被计算为分类器的峰值表现。学习率是环节内在线表现与运行的线性回归的斜率，例如高于零表示积极学习，而低于零表示学习下降。我们发现学习率在组×环节之间存在显着的相互作用（双向方差分析，p <0.01），图 1.A；但组间表现没有差异。我们发现流动状态与表现（Pearson's r = 0.30）和学习率（r = - 0.20）之间存在相关性（p <0.05，用 FDR 校正）；工作量与绩效之间没有相关性，但与学习率有相关性（r=0.13）。最后，我们发现各组之间存在显著差异，EduFlow 分数的认知控制维度 p<0.05，如 [4] 图 1.B 所示。